IoT i big data: zamiana połączonych danych w wiedzę

Internet Rzeczy łączy urządzenia fizyczne, takie jak czujniki, maszyny i sprzęt z sieciami cyfrowymi, generując dane operacyjne w czasie rzeczywistym. Big Data Analytics zapewnia narzędzia i metody potrzebne do gromadzenia, organizowania i analizowania tych danych w celu wspierania lepszego podejmowania decyzji i osiągania lepszych wyników biznesowych.

Internet rzeczy (IoT) zmienił sposób gromadzenia danych przez organizacje. Łączy on urządzenia fizyczne, takie jak czujniki, maszyny i sprzęt z sieciami cyfrowymi. Urządzenia te wysyłają ciągłe strumienie danych. Pokazują one, jak działają systemy w czasie rzeczywistym. Big Data Analytics obejmuje narzędzia i metody wykorzystywane przez organizacje. Gromadzą, organizują i analizują duże ilości danych. Pomaga im to uzyskać wgląd, podejmować lepsze decyzje i poprawiać wyniki biznesowe.

Obecnie firmy z wielu sektorów inwestują pieniądze w analitykę IoT. Chcą zwiększyć wydajność, obniżyć koszty i znaleźć nową wartość w swoich połączonych zasobach. Globalny rynek analityki IoT szybko rośnie. Według Grand View Research, oczekuje się, że będzie on rósł o ponad 24 procent każdego roku do 2030 roku. Pokazuje to, jak ważne jest przekształcenie połączonych danych w strategiczną inteligencję.

Dlaczego analityka Big Data ma znaczenie dla IoT

Sama łączność nie zapewnia wartości biznesowej. Prawdziwa wartość inwestycji w IoT leży w tym, jak organizacje wykorzystują dane generowane przez ich urządzenia.

Analityka IoT na dużą skalę pomaga organizacjom

• Poprawić wydajność operacyjną poprzez identyfikację nieefektywnych zasobów i wąskich gardeł procesów.
• Obniżyć koszty dzięki konserwacji predykcyjnej, optymalizacji zużycia energii i lepszemu wykorzystaniu zasobów.
• Zmniejszać ryzyko poprzez wykrywanie anomalii i awarii, zanim spowodują one przestoje lub incydenty związane z bezpieczeństwem.
• Wspieranie lepszych decyzji poprzez zastępowanie założeń dowodami pochodzącymi z rzeczywistych danych operacyjnych.

Przedsiębiorstwa infrastrukturalne i przemysłowe wykorzystują coraz więcej danych z czujników. Pomaga im to przejść od reaktywnej konserwacji do strategii predykcyjnych. Ten scenariusz jest powszechny we wdrożeniach klientów Com4, takich jak Soundsensing i Gomero. Dane z podłączonych urządzeń pomagają zespołom szybko reagować. Usprawniają również planowanie długoterminowe.

Kluczowe komponenty architektury IoT Big Data Analytics

Architektura analityki dużych zbiorów danych IoT zazwyczaj składa się z następujących kluczowych komponentów.

• Gromadzenie i pozyskiwanie danych: Czujniki, maszyny i urządzenia generują dane w sposób ciągły lub w określonych odstępach czasu, które są bezpiecznie przesyłane do systemów zaplecza w celu przetworzenia.
• Warstwy łączności i sieci: Sieci komórkowe, satelitarne i hybrydowe umożliwiają niezawodny transfer danych między regionami i granicami. W Com4 zarządzamy globalną łącznością IoT w wielu sieciach, dzięki czemu dane z urządzeń są przesyłane spójnie i bezpiecznie, a klienci nie muszą sami zajmować się złożonością telekomunikacji.
• Przechowywanie danych i jeziora danych: Skalowalna pamięć masowa w chmurze, jeziora danych i bazy danych szeregów czasowych przechowują duże ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych IoT w czasie.
• Silniki przetwarzania i analizy: Dane są czyszczone, wzbogacane i analizowane przy użyciu przetwarzania strumieniowego w czasie rzeczywistym, analizy historycznej i zaawansowanych modeli analitycznych.
• Narzędzia do wizualizacji i analizy biznesowej: Pulpity nawigacyjne, alerty i raporty przekształcają dane analityczne w przydatne informacje dla zespołów operacyjnych i biznesowych.

Rodzaje analityki stosowanej w IoT (od opisowej do preskryptywnej)

Analityka IoT zazwyczaj ewoluuje na czterech poziomach, z których każdy odpowiada na inne pytanie operacyjne lub biznesowe:

• Analityka opisowa (Co się stało?): Podsumowuje historyczne dane IoT w pulpitach nawigacyjnych i raportach, takich jak śledzenie zużycia paliwa, wykorzystania sprzętu lub trendów przestojów.
• Analityka diagnostyczna (dlaczego tak się stało?): Analizuje wzorce danych w celu zidentyfikowania przyczyn źródłowych, łącząc problemy z warunkami pracy, zachowaniem użytkownika lub historią konserwacji.
• Analityka predykcyjna (co może się wydarzyć?): Wykorzystuje modele statystyczne i uczenie maszynowe do prognozowania wyników, powszechnie stosowane w konserwacji predykcyjnej i zapobieganiu awariom.
• Analityka preskryptywna (co powinniśmy zrobić w następnej kolejności?): Zaleca lub automatyzuje działania w oparciu o prognozy, takie jak dostosowywanie harmonogramów, przekierowywanie zasobów lub optymalizacja parametrów operacyjnych.

W miarę jak organizacje rozwijają swoje możliwości IoT, wartość coraz bardziej przesuwa się w kierunku analityki predykcyjnej i preskryptywnej.

Rzeczywiste przypadki użycia w różnych branżach

Analityka dużych zbiorów danych IoT przynosi wyraźne rezultaty w wielu branżach. Chociaż konkretne przypadki użycia różnią się, podstawowy wzorzec jest taki sam: ciągłe dane z podłączonych urządzeń są analizowane w celu poprawy niezawodności, wydajności, bezpieczeństwa i kontroli kosztów. Poniższa tabela podsumowuje niektóre z najczęstszych i najbardziej wpływowych zastosowań.

We wszystkich tych scenariuszach niezawodna łączność zapewnia dostępność danych, ale to analityka przekształca te dane w wpływ operacyjny i finansowy.

Kluczowe technologie i narzędzia dla analityki IoT Big Data

Nowoczesny stos analityczny IoT zazwyczaj łączy w sobie kilka wyspecjalizowanych kategorii technologii:

• Pamięć masowa i jeziora danych: Obiektowa pamięć masowa w chmurze, ekosystemy Hadoop, bazy danych NoSQL i bazy danych szeregów czasowych są powszechnie używane do wydajnego przechowywania dużych ilości danych z urządzeń.
• Przetwarzanie strumieniowe i analityka w czasie rzeczywistym: Technologie takie jak Apache Kafka i inne platformy strumieniowe umożliwiają pobieranie i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym. Jest to przydatne do zadań takich jak wykrywanie anomalii i monitorowanie na żywo.
• Platformy uczenia maszynowego: Pomagają one tworzyć modele predykcyjne i preskryptywne. Mogą one na przykład przewidywać awarie, prognozować popyt lub optymalizować wydajność.
• Wizualizacja i pulpity nawigacyjne: Narzędzia Business Intelligence przekształcają złożone dane w łatwe do zrozumienia widoki. Tworzą pulpity menedżerskie i zautomatyzowane raporty.

Zestaw narzędzi zmienia się w zależności od skali i przypadku użycia. Architektura musi jednak rosnąć wraz z liczbą urządzeń i ilością danych.

Wyzwania w analityce dużych zbiorów danych IoT i sposoby ich przezwyciężenia

• Ilość i szybkość danych: Systemy IoT generują dużo danych i to bardzo szybko. Tradycyjne systemy nie mogą się dobrze skalować. Zespoły potrzebują platform chmurowych, filtrowania danych, a czasem przetwarzania brzegowego.
• Jakość i niezawodność danych: Dane z czujników są często niekompletne lub zaszumione. Jeśli dane są słabe, spostrzeżenia również będą słabe, więc od samego początku potrzebne są silne kontrole i monitorowanie.
• Bezpieczeństwo i ochrona danych: Dane IoT wymagają ochrony podczas ich przenoszenia i przechowywania. Jest to jeszcze ważniejsze, gdy urządzenia pracują w różnych krajach i sieciach. Sprawia to, że bezpieczne połączenia i kontrola dostępu są niezbędne, szczególnie w przypadku korzystania z prywatnych APN lub łączności IoT opartej na VPN.
• Skalowalność infrastruktury: Większość projektów IoT rozpoczyna się od kilku urządzeń, ale mogą się one szybko rozwijać. Jeśli platforma nie może być łatwo skalowana, spowolni to projekt i zwiększy koszty.
• Integracja z istniejącymi systemami: Analityka IoT zazwyczaj musi łączyć się z systemami biznesowymi, takimi jak platformy konserwacyjne lub operacyjne. Jeśli systemy te nie będą ze sobą dobrze współpracować, utracona zostanie znaczna część wartości biznesowej.
• Kontrola kosztów i złożoność operacyjna: Przechowywanie i przetwarzanie dużych ilości danych kosztuje i wymaga wysiłku w zarządzaniu. Korzystanie z usług zarządzanych pomaga zespołom spędzać więcej czasu na analizach, a mniej na infrastrukturze.

Przyszłe trendy w analityce dużych zbiorów danych IoT

Analityka IoT szybko ewoluuje wraz ze wzrostem liczby urządzeń i ilości danych. Nacisk przenosi się ze scentralizowanego przetwarzania w chmurze na analitykę brzegową, w której dane są analizowane bliżej ich źródła. Zmniejsza to opóźnienia, obniża wykorzystanie przepustowości i umożliwia szybsze reagowanie, szczególnie w środowiskach przemysłowych i infrastruktury krytycznej.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się podstawowymi elementami analityki IoT, umożliwiając systemom wykrywanie anomalii, przewidywanie awarii i automatyczną optymalizację operacji. Jednocześnie podejścia ukierunkowane na prywatność, takie jak uczenie federacyjne, pomagają organizacjom wydobywać spostrzeżenia bez przenoszenia wrażliwych danych.

Analityka rozszerzona dodatkowo upraszcza podejmowanie decyzji poprzez automatyzację analizy i ujawnianie kluczowych spostrzeżeń, zmniejszając zależność od wyspecjalizowanych zespołów ds. danych.

Przegląd trendów w analityce IoT:

Rozważania strategiczne

IoT zapewnia wartość tylko wtedy, gdy dane są przekształcane w wiedzę i działania. Wraz z rosnącą skalowalnością połączonych urządzeń, analityka staje się podstawą do poprawy niezawodności, kontrolowania kosztów i wspierania inteligentniejszych decyzji operacyjnych. Organizacje, które traktują analitykę jako podstawową zdolność, a nie dodatek, są lepiej przygotowane do realizacji długoterminowych zwrotów z inwestycji w IoT.

Skuteczne podejście wymaga kompleksowego myślenia, od łączności i przepływu danych po analitykę i zarządzanie. Dzięki bezpiecznej, skalowalnej łączności, dostawcy tacy jak Com4 wspierają ten fundament, zapewniając spójną dostępność danych IoT do analizy w różnych regionach i wdrożeniach. Pozwala to organizacjom skupić się na pozyskiwaniu informacji i osiąganiu wyników, a nie na zarządzaniu infrastrukturą.